🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: استفاده از GPU برای محاسبات سریع با CuPy/PyCUDA

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی
• 2. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 3. معرفی GPU و معماری آن
• 4. تاریخچه GPU در محاسبات
• 5. تفاوت CPU و GPU
• 6. مزایای استفاده از GPU برای محاسبات
• 7. محدودیت‌های سخت‌افزاری GPU
• 8. معرفی CUDA
• 9. معماری CUDA
• 10. مدل برنامه‌نویسی CUDA
• 11. توسعه CUDA در سطح بالا
• 12. نصب و پیکربندی CUDA Toolkit
• 13. بررسی اولین برنامه CUDA
• 14. ساختار Kernel در CUDA
• 15. مدیریت حافظه در CUDA
• 16. انواع حافظه در GPU (Global, Shared, Constant, Texture)
• 17. مدیریت حافظه Host-Device
• 18. کپی داده بین Host و Device
• 19. عملیات سینکرونیزاسیون در CUDA
• 20. مفهوم Grid, Block, Thread
• 21. نقشه‌برداری وظایف به Threadها
• 22. استفاده از Block ID و Thread ID
• 23. کدنویسی موازی با C/C++ و CUDA
• 24. توابع هسته (Kernel Functions)
• 25. پارامترهای توابع هسته
• 26. فراخوانی توابع هسته
• 27. مدیریت خطا در CUDA
• 28. بهینه‌سازی حافظه سراسری (Global Memory)
• 29. بهینه‌سازی حافظه اشتراکی (Shared Memory)
• 30. استفاده از حافظه اشتراکی برای کاهش دسترسی به حافظه سراسری
• 31. الگوهای استفاده از حافظه اشتراکی
• 32. بهینه‌سازی حافظه ثابت (Constant Memory)
• 33. بهینه‌سازی حافظه تکسچر (Texture Memory)
• 34. مدیریت زمان‌بندی (Scheduling) در CUDA
• 35. جلوگیری از بن‌بست (Deadlock)
• 36. مدیریت ریسورس‌های GPU
• 37. چند هسته‌ای (Multiprocessing) در CUDA
• 38. برنامه‌نویسی ناهمزمان (Asynchronous Programming) در CUDA
• 39. مدیریت جریان (Stream) در CUDA
• 40. استفاده از جریان برای همپوشانی محاسبات و انتقال داده
• 41. پاراللیسم داده (Data Parallelism)
• 42. پاراللیسم وظیفه (Task Parallelism)
• 43. برنامه‌نویسی با CuPy
• 44. معرفی CuPy
• 45. تفاوت CuPy با NumPy
• 46. نصب CuPy
• 47. اولین برنامه CuPy
• 48. عملیات پایه‌ای با CuPy arrays
• 49. انتقال داده بین NumPy و CuPy
• 50. عملیات ریاضی با CuPy
• 51. توابع آماری با CuPy
• 52. عملیات برداری و ماتریسی با CuPy
• 53. reshape و transpose در CuPy
• 54. slicing و indexing در CuPy
• 55. broadcasting در CuPy
• 56. محاسبات روی GPU با CuPy
• 57. استفاده از توابع سریع CuPy
• 58. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده با CuPy
• 59. بهینه‌سازی کد CuPy
• 60. استفاده از حافظه GPU در CuPy
• 61. مدیریت GPU Memory در CuCooky
• 62. انتخاب GPU مناسب
• 63. نمایش اطلاعات GPU
• 64. تخصیص و آزادسازی حافظه GPU
• 65. اشکال‌زدایی (Debugging) برنامه‌های CUDA
• 66. ابزارهای اشکال‌زدایی (Nsight Compute, Nsight Systems)
• 67. پروفایلینگ (Profiling) عملکرد GPU
• 68. شناسایی گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
• 69. بهینه‌سازی بر اساس نتایج پروفایلینگ
• 70. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد
• 71. کاهش Thread divergence
• 72. استفاده از Warp-level primitives
• 73. بهینه‌سازی استفاده از Shared Memory
• 74. استفاده از Atomic operations
• 75. مدیریت خطای زمان اجرا (Runtime Error Handling)
• 76. معرفی PyCUDA
• 77. معرفی PyCUDA
• 78. نصب PyCUDA
• 79. اولین برنامه PyCUDA
• 80. اجرای کد C/C++ روی GPU با PyCUDA
• 81. تعریف و اجرای Kernels در PyCUDA
• 82. مدیریت حافظه در PyCUDA
• 83. انتقال داده بین Host و Device در PyCUDA
• 84. استفاده از Device Arrays در PyCUDA
• 85. اجرای توابع C++ تعریف شده در PyCUDA
• 86. کامپایل و اجرای کد CUDA C++ از PyCUDA
• 87. ارتباط PyCUDA با NumPy
• 88. مثال‌های عملی با PyCUDA
• 89. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با PyCUDA
• 90. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی با PyCUDA
• 91. استفاده از PyCUDA برای پردازش تصویر
• 92. استفاده از PyCUDA برای پردازش سیگنال
• 93. کاربردهای پیشرفته PyCUDA
• 94. ترکیب CuPy و PyCUDA
• 95. بهینه‌سازی‌های سطح پایین‌تر با PyCUDA
• 96. مدیریت همزمان چندین GPU
• 97. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته حافظه GPU
• 98. معرفی معماری‌های جدید GPU
• 99. برنامه‌نویسی غیرهمزمان پیشرفته در CUDA
• 100. الگوهای موازی‌سازی جدید

انفجار سرعت محاسبات! دوره جامع استفاده از GPU برای محاسبات سریع با CuPy/PyCUDA

معرفی دوره: از کندی خداحافظی کنید، به سرعت خوش آمدید!

آیا از محاسبات کند و زمان‌بر خسته شده‌اید؟ آیا پروژه‌های شما برای پردازش داده‌ها ساعت‌ها یا حتی روزها طول می‌کشد؟ دنیای محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing) در انتظار شماست! در این دوره آموزشی، شما را با قدرت بی‌نظیر GPU (واحد پردازش گرافیکی) آشنا می‌کنیم و به شما یاد می‌دهیم چگونه از این سخت‌افزار قدرتمند برای افزایش چشمگیر سرعت محاسبات استفاده کنید. با ابزارهای قدرتمند CuPy و PyCUDA، شما می‌توانید برنامه‌های خود را بهینه‌سازی کنید و نتایج را در زمانی باورنکردنی دریافت کنید.

این دوره برای تمام کسانی طراحی شده است که با چالش‌های محاسباتی مواجه هستند و می‌خواهند راه‌حل‌های سریع‌تر و کارآمدتری را کشف کنند. ما شما را از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته همراهی می‌کنیم و به شما کمک می‌کنیم تا به یک متخصص در زمینه محاسبات GPU تبدیل شوید. آماده‌اید تا انقلابی در سرعت محاسبات خود ایجاد کنید؟

درباره دوره: سفری به دنیای محاسبات موازی

در این دوره، شما سفری هیجان‌انگیز به دنیای محاسبات موازی و استفاده از GPU خواهید داشت. ما به شما نشان می‌دهیم که چگونه از قدرت هزاران هسته پردازشی GPU برای انجام محاسبات سنگین و پیچیده استفاده کنید. این دوره شامل آموزش‌های عملی و پروژه‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند تا دانش خود را به کار ببرید و مهارت‌های لازم را برای توسعه برنامه‌های سریع و بهینه کسب کنید. با استفاده از کتابخانه‌های CuPy و PyCUDA، شما قادر خواهید بود برنامه‌های خود را به راحتی و با کمترین تغییرات، برای اجرا بر روی GPU آماده کنید.

موضوعات کلیدی: آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مفاهیم پایه GPU و معماری CUDA
• نصب و راه‌اندازی CUDA و ابزارهای مورد نیاز
• آشنایی با کتابخانه CuPy: NumPy بر روی GPU
• عملگرها و توابع CuPy: بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی
• معرفی PyCUDA: برنامه‌نویسی CUDA با زبان Python
• نوشتن هسته‌های CUDA (Kernels)
• مدیریت حافظه GPU: انتقال داده‌ها و بهینه‌سازی
• پردازش تصویر و یادگیری ماشین بر روی GPU
• بهینه‌سازی عملکرد و رفع اشکال در برنامه‌های GPU
• پروژه‌های عملی: شبیه‌سازی، تحلیل داده و ...

مخاطبان دوره: این دوره برای شماست!

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، برق، ریاضی و فیزیک
• محققان و پژوهشگران که با حجم زیادی از داده‌ها سر و کار دارند
• برنامه‌نویسان که به دنبال افزایش سرعت اجرای برنامه‌های خود هستند
• متخصصان داده (Data Scientists) و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین (Machine Learning) که می‌خواهند از قدرت GPU در پروژه‌های خود استفاده کنند
• هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های خود را در زمینه محاسبات سطح بالا ارتقا دهد و از مزایای سرعت و کارایی GPU بهره‌مند شود.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای بی‌شمار یادگیری GPU

• افزایش چشمگیر سرعت محاسبات: با استفاده از GPU، محاسبات خود را تا صدها برابر سریع‌تر انجام دهید.
• صرفه‌جویی در زمان و هزینه: کاهش زمان اجرای برنامه‌ها به معنای صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌های محاسباتی است.
• افزایش توانایی حل مسائل پیچیده: توانایی پردازش داده‌های بزرگ و حل مسائل پیچیده‌تر.
• یادگیری مهارت‌های ارزشمند: کسب مهارت‌های مورد نیاز برای پیشرفت در دنیای فناوری و علم داده.
• بهره‌مندی از جدیدترین تکنولوژی‌ها: آشنایی با ابزارها و تکنولوژی‌های روز دنیا در زمینه محاسبات GPU.
• افزایش رقابت‌پذیری در بازار کار: افزایش فرصت‌های شغلی و پیشرفت در مسیر حرفه‌ای.

سرفصل‌های دوره: 100 گام تا تسلط بر GPU

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص در زمینه محاسبات GPU تبدیل شوید. در اینجا تنها به چند نمونه از سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

بخش اول: مقدمات و پیش‌نیازها

• آشنایی با مفاهیم پایه GPU
• معماری CUDA و نحوه عملکرد آن
• نصب و راه‌اندازی CUDA Toolkit
• نصب Python و ابزارهای مورد نیاز
• آشنایی با Virtual Environment
• ... (10 سرفصل) ...

بخش دوم: CuPy: NumPy بر روی GPU

• نصب و راه‌اندازی CuPy
• توابع و عملگرهای CuPy
• عملیات ماتریسی و برداری با CuPy
• بهینه‌سازی کد با CuPy
• مقایسه عملکرد CuPy و NumPy
• ... (15 سرفصل) ...

بخش سوم: PyCUDA: برنامه‌نویسی CUDA با Python

• نصب و راه‌اندازی PyCUDA
• نوشتن هسته‌های CUDA (Kernels)
• مدیریت حافظه GPU
• انتقال داده‌ها بین CPU و GPU
• نمونه‌های عملی PyCUDA
• ... (20 سرفصل) ...

بخش چهارم: پروژه‌های عملی و کاربردی

• پردازش تصویر با GPU
• شبیه‌سازی فیزیکی با GPU
• یادگیری ماشین بر روی GPU
• تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ
• بهینه‌سازی کد و رفع اشکال
• ... (30 سرفصل) ...

بخش پنجم: پیشرفته و جمع‌بندی

• بهینه‌سازی عملکرد پیشرفته
• آشنایی با کتابخانه‌های دیگر CUDA
• به کارگیری GPU در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• آینده محاسبات GPU
• جمع‌بندی و مرور مطالب
• ... (25 سرفصل) ...

همین حالا ثبت‌نام کنید و به جمع متخصصان محاسبات GPU بپیوندید!

فرصت را از دست ندهید و قدمی بزرگ به سوی آینده‌ای روشن بردارید!

📦 مجموعه شامل:

• ✅ ویدیوهای فارسی
• ✅ پادکست های صوتی فارسی
• ✅ کتاب PDF فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی